市場主導の世界における経済的賭けとしてのサプライチェーン

12月 19, 2025

supply chain science

Joannes Vermorel

過去20年間、私は「サプライチェーンマネジメント」が成果よりも流行語を次々と獲得していくのを見てきました。我々はデジタルツイン、コントロールタワー、統合型ビジネスプランニング、需要感知、レジリエンス、サステナビリティといった言葉を口にします。しかし、貸借対照表や損益計算書を注意深く見ると、多くの企業は運転資本、キャパシティ、複雑性を経済的リターンに変換する方法において大きな進展を遂げていないのが実情です.

私の著書 Introduction to Supply Chain では、企業が不確実な状況下で希少な資源をどのように配分するかに焦点を当て、サプライチェーンマネジメントを厳密な経済学的ディシプリンとして再定義しようと試みました。本書ではここで述べる以上の詳細な説明をしていますが、中心的な考えはシンプルです。すなわち、私たちが何を購入・製造・移動・価格設定するかを決定するたびに、不確実な結果を伴う小さな経済的賭けを行っているのです。現代のサプライチェーンは、これらの賭けの質と、それによって生み出される長期的な財務結果で評価されるべきです.

このエッセイは「賭け」という視点を提示し、それに伴う様々な問い、すなわちパフォーマンスの定義、予測や計画の扱い、実際に必要とされる技術、そしてすべての混乱が収まった後に人間が果たすべき役割について探求します.

賭けのポートフォリオとしてのサプライチェーン

サプライチェーンの日常は一見平凡に見えます。誰かが特定の倉庫向けにこの商品のユニットをもう一つ購入し、指定された日に受け取ることを決定します。また、誰かが生産計画を前倒しにしたり、遅延させたり、キャンセルしたりします。さらに、誰かが明日に特定のチャネルにおいて特定のSKUの価格を調整します.

これら一つ一つの決定は、現金、キャパシティ、棚スペース、人々の注意力、顧客やサプライヤーとの好意といった希少な資源を消費します。同時に、それぞれの決定は、将来起こりうる様々な展開への露出も生み出します。商品は定価で期日通りに売れるかもしれませんし、遅れて割引価格で売れるか、全く売れずに陳腐化する可能性もあります。生産ロットは利益を生む隙間を埋めるか、または他でより価値のあるキャパシティを占有してしまうかもしれません.

個々ではこれらの賭けは小規模ですが、全体としては企業のリスクプロファイルと経済的成果を定義します。いわゆる「サプライチェーンパフォーマンス」とは、不確実性の中で行われた何百万もの小さな賭けの長期的な財務結果にすぎません.

このため、私の見解では、サプライチェーンは根本的に経済的ディシプリンです。その主題は、不確実な状況下で希少な資源をどのように配分するかにあります。好むと好まざるとに関わらず、その会計単位はお金です。お金が全てではありませんが、企業が債務を清算し、生存を測る単位であることに変わりはありません。サプライチェーンを本当に改善するのであれば、これらの賭けの経済学を真剣に考えなければなりません.

一体何を最適化しようとしているのか？

専門用語を取り除けば、ほとんどの企業は「パフォーマンス」の最適化を謳っています。しかし、パフォーマンスという言葉は捉えどころが曖昧です.

一つの自然な視点は比較的かつ長期的なものです。10年という期間で同業他社グループを見渡し、成長率、営業利益率、在庫回転率、資本利益率の観点から実際に地位を向上させた企業はどれかを問うことができます。一部のアナリストはこれを「有効フロンティア」と呼び、同業他社が容易には超えられない多次元的な曲線として捉えます。急成長しても利益率が犠牲になっている企業は優れているとは言えず、在庫を削減しても市場シェアまで落としている企業もまた優れているとは言えません。卓越性とは、これらの指標が共に改善されるか、少なくとも良好にバランスが取れている状態にあるのです.

この視点は、私たちにトレードオフと向き合わせるため有用です。内部のサービスレベルKPIを達成したとしても、その過程で利益率が静かに侵食されたり、在庫が過剰になっているのでは意味がありません。やがて、スコアボードは容赦なく現実を映し出します.

私自身の視点は単位ごとかつ限界的です。私は、限界的な意思決定におけるリスク調整後のリターンに焦点を当てています。例えば、現時点での情報に基づき、週Zのために場所Yに製品Xのユニットをもう一つ投入する場合、その期待される財務的リターンはどのようなものでしょうか？以下の要因を考慮に入れたとき、この追加ユニットは平均してどれほどの利益をもたらすのでしょうか：

定価で期日通りに売れる確率
割引価格で遅れて売れる確率
全く売れずに陳腐化する確率

これを、同じ運転資本を別の製品、別の場所に投入する場合や、単に投資を見送る場合と比較するとどうでしょうか？

これを論じるためには共通の尺度が必要です。サプライチェーンにおけるトレードオフ―サービスレベル、稼働率、輸送コスト、陳腐化、プロモーション―すべては、一貫した財務的観点で表現されなければなりません。欠品は抽象的に「悪い」のではなく、利益率の損失、将来のビジネス機会の喪失、そして評判の低下という形でコストが発生します。過剰在庫は単なる「無駄」ではなく、依然として見合うオプションである可能性もあれば、劣化してしまう可能性もあります。ダッシュボード上でアイドル状態に見えるキャパシティも、過去のデータには現れていない変動性に対する緩衝材として価値があるかもしれません.

有効フロンティアと限界リスク調整後リターンは、同じ根本的現象を表現するための二つのアプローチです。一方は積分的な観点、すなわち同業他社と比べた企業の長期にわたる軌跡を見ます。もう一方は微分的な観点、すなわち次の意思決定の増分効果を捉えます。実際、良好な積分的評価を維持しながら、同時に微分的評価が悪い状態が長く続くことはあり得ません。フロンティアでの持続的卓越性は、結局のところ、数千の商品や拠点にわたる日々の意思決定が、不確実性を踏まえて経済的に合理的であることを要求するのです.

予測、計画、そして確実性の幻想

従来の計画プロセスは通常、予測から始まります。多くの組織では、その予測は期間・品目ごとに一つの数字、つまり「最も可能性が高い」販売数量として提示されます。その数字が生産計画、購買計画、転送計画、キャパシティ予約などの基盤となり、逸脱は事後に説明されるべき誤差と見なされます.

この実践は、安心感すら与える確実性の幻想を強化します。私たちは混沌とした不確実な未来を一つの数字、つまり特定期間の「予想需要」に圧縮し、その数字を基に安全在庫や決定論的な計画を構築します。まるで、誤差が主要な問題ではなく、些細な周辺の煩わしさにすぎないかのように.

実際、私たちが最も必要とする情報は、まさにこのアプローチが捨て去ってしまうもの、すなわちあり得る未来の範囲とその確率なのです。ある品目についての重要な問いは次のとおりです:

来月の販売が通常の半分になる確率はどれくらいか?
通常の倍、または三倍になる可能性は?
分布の尾部はどのような形をしているか? 裾広型か、歪んでいるのか、多峰性なのか?

これを受け入れるなら、単一の「コンセンサスプラン」という考えはもはやそれほど魅力的ではなくなります。つまり「予測は何か？」と問い、その数字を基に計画を調整するのではなく、むしろ次のように問うべきです:

「この可能な未来の分布と、品切れ、過剰在庫、遅延という財務的結果を考慮すると、どのような意思決定が理にかなっているのだろうか？」

同じ需要の分布であっても、以下の要因により、非常に異なる在庫や生産の選択が正当化される可能性があります:

利益率の構造,
代替品の利用可能性,
関連するリードタイム,
キャパシティおよび切り替えにかかるコスト,
契約上の制約や罰則.

私自身の研究では、予測は単一の数値ではなく、分布であるべきだと主張しています。問題は「来月の販売予測は何か？」ではなく、「可能な販売の確率分布はどのような形をしているか？」です。こうした分布が得られれば、計画は会議で交渉される単一の「コンセンサス数値」ではなく、これらの分布の下でコストと機会を評価するアルゴリズムによって算出される一連の意思決定へと変わります.

テクノロジー：アーキテクチャ対エンジン

ほとんどの企業は、主に取引効率のために構築されたテクノロジースタックを引き継いできました。すなわち、注文、出荷、請求書、在庫移動の記録を目的としたものです。これらのシステムは部門横断的にデータを統合しますが、必ずしも企業がより良い意思決定を下すために役立つわけではありません。そのようなスタックの上にさらに多くのダッシュボードを追加しても、根本的な問題は解決されません。状況を把握する手段は増えますが、何をすべきかを決定する助けにはならないのです.

今日では、外部需要シグナルの統合、より豊かな分類体系の構築、在庫とキャパシティのほぼリアルタイムな可視化、そしてより柔軟な分析ツールの提供といった、より「アウトサイド・イン」的なアーキテクチャについて多くの議論がなされています。これらはすべて有用ですが、私はそれらが中核的な能力を欠いていると考えています.

不足しているのは、単なる別の統合層やダッシュボードではなく、意思決定エンジンそのものです.

ここでいう意思決定エンジンとは、定期的に以下のことを行うソフトウェアを指します:

すべての関連データと現状の制約を取り込むこと,
コストと機会を明確に示す経済モデルを適用すること, そして
具体的な意思決定を提案または直接下すこと:
- どの購買注文を発注すべきか,
- どの生産注文をスケジュールすべきか,
- どの転送を実行すべきか,
- どの価格を調整すべきか.

そのようなエンジンは、以下の特性を備えていなければなりません:

プログラム可能であり、ビジネスを理解する人々によって制御できること.
監査可能であり、当時のデータと評価に基づいてなぜ特定の決定が下されたのかを事後に説明できること.
高速かつスケーラブルで、物理的なリードタイムに課せられる時間内に何百万もの意思決定を処理できること.
確率的であり、単一の予測値ではなく分布を扱うことができること.

「アウトサイド・イン」的なアーキテクチャは、このようなエンジンに対してより良い入力を提供するため有用です。しかし、エンジンがなければ、それらはより洗練された報告システムに変わってしまうリスクがあります。問題をより明確に、より多くの色彩と遅延指標で把握できたとしても、最終的にはスプレッドシート上で数値を操作し、相反する目標を手作業で調整するプランナーの大群に依存することになるのです.

したがって、私が強調するのは、アーキテクチャをその補佐に徹する形で、意思決定エンジンを中心に据えることです.

組織、ガバナンス、そしてS&OPの役割

サプライチェーンに関する組織論の多くは、セールス＆オペレーションプランニング (S&OP) およびその派生プロセスに結晶化しています。これらのプロセスは部門間の壁を越え、各機能を連携させることを目的としています。これらはトレードオフが交渉され、財務、セールス、オペレーション、サプライチェーンがひとつの計画に収束する場とされています.

各部門がそれぞれの指標―ここではサービスレベル、そこでは稼働率、別の場所では予測精度―を最適化すると、システム全体が損なわれるという、サイロが価値の破壊の大きな原因であるという診断には同意します。互いに本来、整合性を持たせるために設計されていなかった計画間の対立を解消するために、人々は莫大な労力を費やしています.

私が従来のS&OPの考え方と異なる点は、長期的に見た場合、計画会議がどれだけ中心的な役割を担うべきかという点にあります.

私の見解では、テクノロジー面で適切に対応すれば、業務上の計画の大部分は前述の意思決定エンジンに委ねられるべきです。このエンジンは最新のデータと、例えば特定品目における欠品と過剰在庫の相対的コストや、特定ルートにおけるリードタイム削減の1日の価値といった、現在の経済評価によって支えられています。環境が変化するたびに、どんな人間のプロセスよりも頻繁かつ一貫して最適な意思決定を再計算します.

S&OPや統合型ビジネスプランニングに残されるのは、計画そのものではなく、ガバナンスです.

経営者はスプレッドシート上で数量を調整するのに時間を費やすのではなく、むしろゲームのルールを調整することに注力すべきです:

財務的評価,
制約,
リスク許容度,
意思決定ロジックに組み込まれた構造的前提.

彼らはエンジンの意思決定がどのように現実の成果に反映されるかを検証し、そのフィードバックを利用して経済パラメータや構造的前提を洗練させるべきです。主要な問いは次のようになります:

この製品ファミリーにおけるサービスと在庫の現在のトレードオフに満足しているか?
この市場でリスクを適切に価格付けできているか?
最近の混乱を踏まえ、リードタイムの前提は現実的か?

これは微妙ではありますが、非常に深い変革です。それは、S&OPが単一の「正しい」計画を手作りしようとする集団的試みから、企業の目標に応じた自動化された意思決定システムのパフォーマンスを定期的にレビューするプロセスへと変わることを意味します。人間の役割は、数量を細かく管理することから、インセンティブや制約を調整することへとシフトしていくのです.

私たちはどのようにして知識を得るのか？

サプライチェーンは認識論的な観点から見ると扱いにくい分野です。実験は高価であり、環境は騒がしく、変数の数は圧倒的です。もっともらしい話と堅固な知識を混同しやすいのです.

歴史的に、現在でも広く教えられ実践されている多くの手法は、その経験的な実績よりも計算上の利便性によって存続してきました。英雄的な仮定に基づく安全在庫の計算式、明らかに非線形な現象を線形化したモデル、経済的現実よりも組織図に似た簡略化されたプランニング階層―これらの成果物は、計算資源が乏しく高価だった時代には理解可能でした。しかし、現代においてそれらを正当化するのはより困難です.

また、インセンティブ構造についても懸念があります。ソフトウェアベンダー、コンサルタント、学者、そして内部の利害関係者は、いずれも大規模プロジェクト、複雑なフレームワーク、または漸進的な調整を正当化する物語を好む理由を持っています。大切にされる手法が実際に体系的に損失を生み出していることを証明しようとするインセンティブは、比較的小さいのです.

私の見解では、サプライチェーンを実証的かつ計算的要素の強い応用経済学により近づけることが解決策です。我々は:

仮定を明示的に定式化し,
それらをアルゴリズムに組み込み,
企業自身の財務実績を通じて現実と照らし合わせ, そして
いかに洗練されていようとも、価値を破壊する政策は廃止する覚悟を持つべきです.

永遠に実装されるのを待つ「ベストプラクティス」など存在しません。存在するのは、環境や競争環境が変わるまでの一時的に文脈に適したプラクティスのみなのです.

より誠実な実践への道

もしあなたが、これらの考え方を探求しようとする経営者または実務者であれば、レイヤーの観点から考えると役立つかもしれません:

戦略的かつ診断的レイヤーでは、成長率、利益率、在庫回転率、資本収益率における自社の軌跡を競合他社と比較することに関心があります。実際に効果的なフロンティアに向かって進んでいるのか、それとも単に内部のKPIを並べ替えているだけなのか?
運用的かつ計算的レイヤーでは、直面している不確実性や受け入れた財務的トレードオフを踏まえて、毎日の何百万もの意思決定―購買、製造、移動、価格設定―が適切な賭けであるかどうかに注目します.
ガバナンスレイヤーでは、意思決定エンジンに組み込まれたルールが実際の戦略やリスク許容度を反映しているか、また世界が変わるにつれてそれらが更新されるかどうかに重点を置きます.

これらのレイヤーは相互に排他的なものではなく、同じ対象を異なる視点から捉えたものです.

私の見解では、本質は一文で表現できます: